Esta computadora portátil viene con 16 GB de RAM DDR4, que será suficiente para proyectos de ciencia de datos. También puede actualizar la RAM usted mismo cuando obtenga esta computadora portátil, ya que tiene una ranura de RAM vacía. Esta computadora portátil tiene un amplio espacio de almacenamiento de hasta 1TB PCIe NVMe SSD que se puede actualizar si necesita más espacio para sus proyectos de ciencia de datos.

• Está alimentado por el procesador Intel Core i7 de cuarta generación con 16 GB de RAM, que es súper rápido y proporciona un rendimiento increíble durante el análisis de datos.
• El procesador (CPU) es posiblemente el requisito más importante para un ordenador que se dedique a tareas de Machine learning.
• La calidad del micrófono también es muy buena, y es una opción perfecta para proyectos de ciencia de datos que requieran grabar datos de audio.

Dell XPS 15 9570

Esto le permitirá trabajar de forma inalámbrica con facilidad sin tener que preocuparse por los molestos cables que se interponen en su camino. Una tarjeta gráfica de sonido (GPU) también es esencial para la ciencia de datos, ya que será lo que te ayude a visualizar tus datos. Una GPU potente marcará una gran diferencia al trabajar con grandes conjuntos de datos o al crear visualizaciones complejas.

GPU:

Priorizamos la compatibilidad y la optimización del rendimiento para los marcos de IA en nuestras laptops. Los equipamos con amplia memoria, potentes procesadores y capacidades gráficas para satisfacer las demandas computacionales de las cargas de trabajo de la IA. Además, utilizamos el sistema operativo Windows en nuestros modelos para proporcionar una plataforma https://realidadmexico.mx/ganar-un-salario-por-encima-del-promedio-entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten/ para el desarrollo de IA. Sin embargo, aún puedes utilizar Linux a través del subsistema Windows de Microsoft para Linux. Un respaldo de batería suficiente también es fundamental para los analistas de datos profesionales. Porque cuando recopila y analiza información, necesita batería suficiente para poder terminar sus tareas dentro del plazo estipulado.

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También está integrado con el sistema operativo Windows 10 que asegura una multitarea más fácil e ideal para el trabajo creativo. La huella digital es muy rápida y receptiva hace que esta computadora portátil sea atractiva. El https://diariolibertario.com/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ teclado retroiluminado sorprendentemente cómodo y la letra tiene un tamaño mayor de lo habitual. Tiene un sistema operativo OSX que es el que tiene una mayor eficiencia en la actualidad de las laptops para ciencia de datos.

• MacOS también es mucho más fácil de usar y configurar para usuarios principiantes y avanzados que deseen trabajar con datos.
• Ofrece 2 x puertos USB 3.2 Gen 2 Type-A, HDMI 2.1 FRL, 2.5G LAN, y una clavija de audio combo de 3.5mm.
• Equipado con un Intel Core i9 de 13ª generación, 32 GB de RAM y una Nvidia GeForce RTX 4090, nuestras pruebas demostraron que ofrece una velocidad líder en su clase.
• También cuenta con una serie de puertos y opciones de conectividad que facilitarán la conexión a otros dispositivos o la transferencia de datos de forma rápida y sencilla.

• A pesar de su tamaño, el portátil de 17 pulgadas es increíblemente fino y ligero, ideal para llevarlo por el campus.
• Estas características permiten a los usuarios realizar diversas tareas de análisis de datos y ciencia de datos sin tener que preocuparse por la velocidad o la capacidad de procesamiento.
• Esto significa una computadora con un buen equilibrio entre potencia, rendimiento, portabilidad y precio.
• Este portátil también viene con un teclado retroiluminado que te permitirá escribir rápidamente en condiciones de poca luz.
• Como científico de datos, debe lidiar con una gran cantidad de datos, recopilarlos, analizarlos e interpretarlos, de la manera que sea más beneficiosa para una empresa.

A diferencia de las especificaciones de memoria y disco, en donde más es simplemente mejor, la elección de una marca y un modelo de microprocesador para ciencias de datos es realmente difícil, ya que depende del tipo de trabajo que planees hacer. No hay un único modelo que sea el mejor para todo, y es difícil encontrar curso de análisis de datos comparaciones públicas o sitios web donde se informe con exactitud el rendimiento de cada procesador con cada herramienta de análisis, cada algoritmo o cada librería. Como solución a todo este caos llega el Machine Learning (o ML), que propone alternativas inteligentes para analizar grandes volúmenes de datos.

Prometeo XVI